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💻 informatique

A Calibration-Aware Reference Architecture for Resilient Supply Chain Planning: Integrating Conformal Probabilistic Demand Forecasting with Scenario-Based Stochastic Vehicle Routing

Cet article présente une architecture de référence et une implémentation open-source qui font le pont entre l'apprentissage automatique et la recherche opérationnelle dans la planification de la chaîne logistique en intégrant des prévisions probabilistes conformes à un routage stochastique basé sur des scénarios, démontrant empiriquement par un backtest synthétique que les prévisions de quantiles non calibrées entraînent un sous-couverture significative et des risques de rupture de stock, validant ainsi la nécessité d'interfaces sensibles au calibrage pour un support à la décision fiable.

Joseph Javier Sánchez Acuña2026-07-28
💻 informatique

Beyond Kinesthetic Twins: A Dematerialized Control Primitive for Zero-Shot Generalization Across Robot Morphologies

Cet article introduit un cadre de téléopération dématérialisé basé sur la théorie du contrôle par découplage cinématique qui élimine la nécessité de jumeaux kinesthésiques physiques en décomposant orthogonalement l'intention humaine dans l'espace informationnel, atteignant ainsi une généralisation zéro-shot à travers diverses morphologies robotiques et renversant la croyance de longue date selon laquelle le retour de force physique est essentiel pour un contrôle robotique intuitif.

Yu-Xiang Wu, Yuyan Wu2026-07-28
💻 informatique

Cethraian-X: A Leakage-Clean, Multi-Seed Benchmark of Chest X-Ray Classification Under Weak Labels

Cethraian-X est un benchmark open-source, exempt de fuites de données, pour la classification multi-labels de radiographies thoraciques utilisant le jeu de données NIH ChestX-ray14, qui établit des normes de reproductibilité rigoureuses à travers une évaluation multi-graines, une analyse de calibration et des outils d'explicabilité afin de permettre une comparaison transparente des futures méthodes.

Mohammed Badhan2026-07-28
💻 informatique

Semantic Tracing in LLM-Based Multi-Agent Systems Using LangChain, LangGraph, and LangSmith for AI Governance

Cet article présente un cadre de traçage sémantique pour les systèmes multi-agents basés sur les LLM utilisant LangChain, LangGraph et LangSmith au sein du prototype SHADOWAI-RISK, démontrant que l'intégration de l'évaluation sémantique réduit considérablement la dérive sémantique et les violations de contraintes tout en n'entraînant qu'une augmentation modérée de la latence et un coût local nul.

Audrey Rahimi2026-07-28
💻 informatique

From RAG to Runtime Intelligence: Design and Evaluation of a Multi-LLM Automated Learning Engine for Enterprise Knowledge Synthesis

Cet article présente et évalue un moteur d'apprentissage automatisé (Automated Learning Engine - ALE) qui va au-delà du RAG standard en employant un système orchestré par plusieurs LLM avec une recherche hybride et des flux de travail basés sur des machines à états, démontrant une amélioration significative de l'exactitude factuelle, de la pertinence contextuelle et une réduction des taux d'hallucination dans la synthèse des connaissances d'entreprise par rapport aux configurations de base.

Swapnil M2026-07-28
💻 informatique

The Limits of Training Data Size in Foundation Models: An Empirical Analysis of Quality Filtering under a Fixed Token Pool

À travers des expériences empiriques sur un pool fixe de 24 millions de tokens, cet article démontre qu'un filtrage de qualité agressif sous un budget de calcul fixe nuit souvent à la performance du modèle en imposant une répétition excessive des données, tandis que le maintien de données de moindre qualité et le suréchantillonnage de sous-ensembles de haute qualité produisent des résultats supérieurs ou équivalents à travers diverses cibles.

Alexander Memming2026-07-28
💻 informatique

What Counts as Compute? An Empirical Analysis of Accounting Conventions in Compute-Optimal Transformer Training

Cet article démontre que, bien que la variation des conventions comptables pour le décompte des paramètres et du calcul modifie de manière significative les exposants ajustés de la frontière d'entraînement optimal pour le calcul, l'impact pratique sur l'efficacité de l'entraînement est modeste en raison de la platitude du paysage de perte, les choix de comptabilité spécifiques étant prévisibles à partir de simples ratios architecturaux.

Alexander Memming2026-07-28
💻 informatique

Bounded-Horizon Local Transformer Training on CPUs: Quality, Throughput, and Memory

Cet article évalue l'entraînement local à horizon borné pour des Transformers de 24 couches au niveau de l'octet sur des processeurs multicœurs, constatant que si la méthode de consensus par gradient de lecture proposée permet une augmentation du débit de 38 % par rapport à la rétropropagation globale, elle ne parvient pas à satisfaire un critère de non-infériorité de 1 % pour la qualité du modèle sur l'ensemble des jeux de données testés.

Vikram Lex2026-07-28
💻 informatique

From Forecasting Systems to Agentic Governance: A Structured Critical Review of Computational Models for Political, Economic, and Information Dynamics Structured critical review

Cette revue critique structurée révèle que, bien que les systèmes computationnels aient progressé dans des capacités isolées telles que la prévision et la simulation, aucun système documenté ne complète actuellement une boucle de gouvernance adaptative entièrement validée qui démontre empiriquement le succès d'une intervention en conditions réelles sous réponse stratégique, mettant en évidence un écart de preuve critique entre les outils modulaires actuels et une véritable gouvernance agentique.

Vasiliy Znamenskiy2026-07-28
💻 informatique

Removing Noise or Introducing Bias? The Hidden Cost of MSR Filtering

Cette étude analyse 1,57 million de dépôts GitHub pour démontrer que les critères de filtrage courants dans la recherche en MSR (Mining Software Repositories) introduisent des biais significatifs de maintenance, d'écosystème et de relation qui faussent les taux d'abandon de projets et les relations entre variables, préconisant un passage vers l'échantillonnage stratifié et une détection du bruit affinée.

Mohit Kaushik, Jyoti Bawa2026-07-28✓ Author reviewed ⓘ